Erweiterte Workflow-Funktionen - Amazon Quick Suite
DivergenzZusammengesetzte Datensätze

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Erweiterte Workflow-Funktionen

Die Datenvorbereitungserfahrung von Amazon Quick Sight bietet ausgefeilte Funktionen, die Ihre Fähigkeit verbessern, komplexe, wiederverwendbare Datentransformationen zu erstellen. In diesem Abschnitt werden zwei leistungsstarke Funktionen behandelt, die Ihr Workflow-Potenzial erweitern.

Mit Divergenz können Sie aus einem einzigen Schritt mehrere Transformationspfade erstellen, sodass parallel Verarbeitungsströme möglich sind, die später erneut kombiniert werden können. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für komplexe Szenarien wie Self-Joins und parallel Transformationen.

Mit zusammengesetzten Datensätzen können Sie hierarchische Datenstrukturen erstellen, indem Sie vorhandene Datensätze als Bausteine verwenden. Diese Funktion fördert die Zusammenarbeit zwischen Teams und gewährleistet durch wiederverwendbare, mehrschichtige Transformationen eine konsistente Geschäftslogik.

Diese Funktionen arbeiten zusammen, um flexible Workflow-Designs, verbesserte Teamzusammenarbeit und wiederverwendbare Datentransformationen zu ermöglichen. Sie sorgen für eine klare Datenherkunft und ermöglichen skalierbare Datenaufbereitungslösungen, sodass Ihr Unternehmen immer komplexere Datenszenarien effizient und übersichtlich handhaben kann.

Divergenz

Mit Divergenz können Sie in einem einzigen Schritt Ihres Workflows mehrere parallel Transformationspfade erstellen. Diese Pfade können unabhängig voneinander transformiert und später neu kombiniert werden, was komplexe Datenvorbereitungsszenarien wie Self-Joins ermöglicht.

Divergierende Pfade erstellen

Gehen Sie in Ihrem Workflow wie folgt vor, um eine Divergenz zu initiieren:

  1. Wählen Sie den Schritt aus, in dem Sie eine Divergenz erzeugen möchten.

  2. Wählen Sie das angezeigte Pluszeichen aus.

  3. Konfigurieren Sie den neuen Zweig, der angezeigt wird.

  4. Wenden Sie die gewünschten Transformationen auf jeden Pfad an.

  5. Verwenden Sie die Schritte Verbinden oder Anhängen, um Pfade zu einer einzigen Ausgabe neu zu kombinieren.

Schlüsselfunktionen

  • Erstellt bis zu fünf divergierende Pfade aus einem einzigen Schritt.

  • Wendet auf jeden Pfad unterschiedliche Transformationen an.

  • Kombiniert Pfade mithilfe der Schritte Verbinden oder Anhängen neu.

  • Zeigt unabhängig voneinander eine Vorschau der Änderungen in den einzelnen Pfaden an.

Bewährte Methoden

  • Verwenden Sie Divergenz, um Self-Joins zu implementieren.

  • Erstellen Sie Datenkopien für parallel Transformationen.

  • Planen Sie Ihre Rekombinationsstrategie (Verbinden oder Anhängen).

  • Sorgen Sie für eine bessere Sichtbarkeit des Workflows bei einer klaren Pfadbenennung.

Zusammengesetzte Datensätze

Mit zusammengesetzten Datensätzen können Sie auf vorhandenen Datensätzen aufbauen und hierarchische Datentransformationsstrukturen erstellen, die in Ihrem Unternehmen gemeinsam genutzt und wiederverwendet werden können. Quick Sight unterstützt bis zu 10 Ebenen zusammengesetzter Datensätze sowohl im SPICE- als auch im Direct Query-Modus.

Erstellen eines zusammengesetzten Datensatzes

Gehen Sie in Ihrem Arbeitsablauf wie folgt vor, um einen zusammengesetzten Datensatz zu erstellen:

  1. Wählen Sie den Eingabeschritt aus, wenn Sie einen neuen Datensatz erstellen.

  2. Wählen Sie unter Daten hinzufügen die Option Datensatz als Quelle aus.

  3. Wählen Sie einen vorhandenen Datensatz aus, auf dem Sie aufbauen möchten.

  4. Wenden Sie bei Bedarf zusätzliche Transformationen an.

  5. Als neuen Datensatz speichern.

Schlüsselfunktionen

  • Erstellt hierarchische Strukturen für die Datentransformation.

  • Unterstützt bis zu 10 Ebenen der Datensatzverschachtelung.

  • Sowohl mit SPICE als auch mit Direct Query kompatibel.

  • Behält eine klare Datenherkunft bei.

  • Ermöglicht teamspezifische Transformationen.

Diese Funktion verbessert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams. Zum Beispiel

Rolle Action Ausgabe

Globaler Analyst

Erstellt einen Datensatz mit globaler Geschäftslogik

Datensatz A

Analyst für Amerika

Verwendet Datensatz A und fügt regionale Logik hinzu

Datensatz B

Analyst für den Westen der USA

Verwendet Datensatz B und fügt lokale Logik hinzu

Datensatz C

Dieser hierarchische Ansatz fördert eine konsistente Geschäftslogik in Ihrer gesamten Organisation, indem die Verantwortung für die Transformationsebenen eindeutig zugewiesen wird. Es schafft eine nachvollziehbare Datenherkunft und unterstützt gleichzeitig bis zu 10 Ebenen der Datensatzverschachtelung, was ein kontrolliertes und systematisches Datentransformationsmanagement ermöglicht.

Bewährte Methoden

  • Legen Sie klare Zuständigkeiten für jede Transformationsebene fest.

  • Dokumentieren Sie die Beziehungen und Abhängigkeiten von Datensätzen.

  • Planen Sie die Tiefe der Hierarchie auf der Grundlage der Geschäftsanforderungen.

  • Halten Sie sich an konsistente Namenskonventionen.

  • Überprüfen und aktualisieren Sie die vorgelagerten Datensätze sorgfältig.